1. 研究目的与意义
①本人对机器学习相关领域有着浓厚的兴趣，愿意对题目相关内容进行深入的学习研究；
②本人在大学期间对机器学习相关内容的知识有所储备，学习相关知识较为轻松；
③本人在大学期间进行过相关题目的研究工作，熟悉对该类题目编译环境的配置和调试；
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2. 研究内容和预期目标
研究内容：
①学习补充深度学习基础知识，为学习图像超分辨率重建算法打好基础；
②对一些现有的图像超分辨率重建算法进行宏观研究，了解该类算法之间的共同原理；
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3. 国内外研究现状
近年，图像超分辨率重建技术的研究成为热点，其主要目的是：将低分辨率的图像补充成高分辨率的图像，是典型的求逆问题。目前图像超分辨率重建算法主要分为三大类：基于插值的超分辨率算法、基于重建的超分辨率算法以及基于学习的超分辨率算法。
其中，基于插值的超分辨率图像重建效果不够理想，但是其在实时性方面很出色。
基于重建的超分辨率算法对先验假设要求较高，对重建效果具有较大影响。
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4. 计划与进度安排
撰写方案：
3.15前完成第一部分撰写；
3.31前完成第二、第三部分撰写；
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5. 参考文献
[1]李鹏程.基于深度学习的图像超分辨率重建算法研究.2021.南京信息工程大学,MA thesis.
[2]李劼.基于学习的图像超分辨率重建优化算法研究.2021.电子科技大学,MA thesis.
[3]李佳星, 赵勇先,and 王京华.'基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述.' 自动化学报 47.10(2021):2341-2363. doi:10.16383/j.aas.c190859.
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